印尼沿岸灾害性海浪模拟研究

徐福敏 , 俞茂玲 , 苗 琪

印尼沿岸灾害性海浪模拟研究

徐福敏1, 2, 俞茂玲2, 苗 琪2

(1. 河海大学 海岸灾害及防护教育部重点实验室, 江苏 南京 210098; 2. 河海大学 港口海岸与近海工程学院, 江苏 南京 210098)

印尼沿岸易受气旋生浪和咆哮西风带产生的涌浪的侵蚀, 但其海浪发展及传播机理尚不明确, 给海岸工程建设和防护带来极大困扰。本文基于第三代海浪模式WAVEWATCH Ⅲ, 采用CCMP交叉校正多平台海洋表面V2.0风场(Cross-Calibrated Multi-Platform Ocean Surface Wind Velocity)作为驱动风场, 建立自整个印度洋至印尼沿岸的三级嵌套海浪模型, 模拟咆哮西风带及热带气旋作用下印尼沿岸灾害性海浪, 并研究其海浪分布及传播特性。结果表明: (1)咆哮西风带单独作用下, 印尼沿岸盛行南向海浪, 有效波高等值线沿东北方向平行递减, 海浪谱为多峰, 西南向涌浪占主导地位, 能量集中分布于60°—90°范围, 呈现北传特性; (2)咆哮西风带和热带气旋联合作用下, 气旋路径左侧出现涌浪低值区, 东南向风浪主导, 风浪能量集中分布于110°—130°范围, 路径右侧西北向风浪和南向涌浪并存, 60°—90°附近涌浪波动能量占主导, 风浪能量集中在210°附近; 近岸浅水海域涌浪能量主导, 开敞海域涌浪能量集中在60°—90°范围, 有掩护海域涌浪能量峰值位于0°附近。

WAVEWATCH Ⅲ; 咆哮西风带; 热带气旋; 涌浪; 海浪谱

印度尼西亚(以下简称印尼)位于亚洲东南部, 地跨赤道, 70%以上区域位于南半球, 是全球最大的群岛国家, 自然资源十分丰富。印尼沿岸海域开敞, 西临印度洋, 水深大且受南印度洋涌浪影响较大, 沿岸工程常受海浪侵蚀, 其中涌浪为主要因素[1]。现阶段, 国内外针对印尼沿岸海浪特性的研究较为少见, 一些学者针对印尼某岛屿海岸工程需求开展小区域(如印尼爪哇岛海域[1-2], Adipala海域[3-5])海浪特性研究, 但其海浪发展、传播机理尚不明确, 给海岸工程建设和防护带来极大困扰。该海域海浪数值模拟技术的系统性研究比较缺乏, 由于该海域海浪条件恶劣, 浮标数据收集困难, 缺乏长期观测资料, 灾害性海浪预报作业难以开展。此外, 印尼沿岸海域偶有热带气旋产生, 往往掀起巨浪, 严重威胁印尼沿岸居民的生命财产安全, Habibie等[6]利用WAVEWATCHⅢ模式(下简称WWⅢ模式) 模拟分析飓风作用下印尼海域海浪特性。利用数值模型进行咆哮西风带和热带气旋影响下印尼沿岸灾害性海浪模拟和机理研究, 对印尼沿岸地区安全、海浪预报作业开展和海岸工程及防灾减灾工程建设具有重要意义。

南印度洋咆哮西风带呈东西带状分布[7], 大风频率显著高于印度洋其他海域[8-9], 常年盛行5~7级西风[10-11], 产生4~5 m高的涌浪[12-14], 且南印度洋涌浪呈明显的北传现象[15-16], 影响北印度洋海浪分布与传播[17]。南印度洋热带气旋频发且强度较大[18], 显著影响南印度洋涌浪的传播[19]。南印度洋海洋环境恶劣, 缺乏长期实测资料, 根据实测数据研究南印度洋至印尼沿岸海域灾害性海浪特性及传播机理难以实现。现阶段, 采用海浪数值模型进行海浪预报是一种行之有效的方法, 而目前针对南印度洋至印尼沿岸海浪数值模拟研究比较罕见。研究南印度洋至印尼沿岸海域海浪模拟技术, 可有效弥补该海域海浪资料的空缺, 为海洋灾害预报提供参考依据。

考虑到第三代海浪模式中WWⅢ模型在控制方程、模型结构、数值和物理参数处理方法及适用范围等的优越性, 本文建立WWⅢ多重嵌套模型, 研究模拟咆哮西风带和热带气旋作用下南印度洋至印尼沿岸灾害性海浪的技术, 并分析该海域海浪特性。

1 海浪模式

国际上公认的第三代海浪模式为SWAN、WWⅢ和WAM, 其中WWⅢ模式常被用于大尺度海浪模拟, 因其综合考虑了地形、风场、海流、海洋-大气温差、波浪浅水变形等多种要素, 在风浪预报和后报[20-21]及大浪的生成传播[22]等领域获得广泛认可。本文采用的WWⅢ海浪模式(V5.16)基于能量方程建立, 控制方程采用波数方向谱的随机相位动谱密度平衡方程, 在应用于大范围海浪模拟时, 控制方程常采用球面坐标:

式中:为波作用密度谱;为时间;为纬度;为经度;为波数;为波向;为输入的总源汇项;为相对圆频率;g为波群速度; R为地球半径;为流速在纬度方向分量;为流速在经度方向分量。

2 模型设置及验证

2.1 热带气旋“Caleb”

根据联合台风警报中心(JTWC)最佳路径数据集发布的热带气旋数据(http: //www.metoc.navy.mil/ jtwc.html)及澳大利亚极端天气预报中心(http: // australiasevereweather.com/cyclones/2017/tropical_cyclone_ caleb.htm)提供的气旋信息, 热带气旋“Caleb”于2017年3月23日在Cocos岛和Christmas岛之间的开阔水域形成, 逐渐发展为一级热带气旋, 沿东南偏南方向远离两个岛屿, 风速逐渐增大, 到24日18时风速达到最大并以该风速持续运动24小时, 最大持续风速为45 km/h, 中心气压为989 hPa。25日, “Caleb”转为西向运动。28日, 气旋“Caleb”降级为热带低压, 并于两日后消散, 气旋路径图见图1。

图1 热带气旋“Caleb”路径图

2.2 模型设置

2.2.1 研究区域

为综合考虑印度洋咆哮西风带、热带气旋及季风对印尼沿岸海浪分布特性的影响, 研究范围需将整个咆啸西风带至印尼沿岸均包含在内, 为提高计算效率, 自此建立自整个印度洋至南印度洋嵌套至印尼沿岸的WWⅢ三级嵌套模型。三个嵌套区域范围分别为: 最外层D1(30°E—140°E, 60°S—30°N), 第二层D2(60°E—130°E, 30°S—10°N), 第三层D3(94°E—114°E, 15°S—5°N)空间分辨率逐层递进, 分别为20′×20′、5′×5′和1′×1′。印度洋水深地形及三层嵌套范围示意图见图2。

图2 印度洋嵌套水深地形示意图

注: a: 最外层(D1); b: 第二层(D2); c: 第三层(D3)。三角标为浮标

2.2.2 驱动风场及水深

模型采用CCMP风场作为驱动风场(http: // data.remss.com/ccmp/v02.0/Y2017/)。该风场空间覆盖范围为78.375°S—78.375°N和0.125°E—359.875°E, 时间分辨率和空间分辨率分别为0.25°×0.25°和6小时, 本文采用2017年3月1日至4月30日的CCMP风场驱动WWⅢ模型进行海浪模拟。水深采用ETOPO1地形数据(https: //maps.ngdc.noaa.gov/ viewers/wcs-client/)。

2.2.3 模型参数设置

模型在频率和方向二维谱空间, 频率分布为0.041 18~0.790 42 Hz, 频率增量因子为1.1, 共32个频段, 方向分辨率为10°。模型D1层采用开边界, 忽略由外部进入计算域的波浪, D2和D3层的边界条件分别由上一层进行输出。计算时间为2017年3月1日至4月30日, 共61天。模型中: 非线性波波相互作用源项采用DIA方法, 底摩擦采用JONSWAP参数方案, 底摩擦及波浪破碎系数等参数取缺省值, 风能输入和耗散源项采用Ardhuin[23]方案(ST4方案), 该方案在耗散部分对摩阻风速进行修正, 同时降低了高风速时的拖曳系数。

2.3 模型验证

鉴于南印度洋至印尼沿岸, 尤其是印尼近岸处浮标验证资料较为匮乏, 故采用浮标与卫星结合的方式对模拟结果进行验证。

2.3.1 浮标验证

采用印度国家海洋信息服务中心(Earth System Science Organization-Indian National Centre for Ocean Information Service, ESSO-INCOIS)提供的浮标数据对模型进行验证, 浮标信息见表1。

表1 印度洋浮标信息表

自2017年3月20日0时起, 对比浮标观测有效波高与WWⅢ模拟有效波高值(图3), 结合误差表(表2)可以发现: (1)WWⅢ模拟有效波高值与浮标观测有效波高值吻合较好, 相关系数均达到0.95以上, 且对气旋过程中波高最大值描述较好。(2)BD11和BD14浮标位于印度半岛东部, 南向传递过来的海浪相对损耗较大, 整体模拟有效波高偏小, 偏差值为负数, 且由于BD11浮标南部有小岛掩护, 海浪传播受阻, BD11浮标处波高变化相对较小, 模拟得到的该处有效波高的均方根误差和偏差绝对值均大于BD14浮标处; (3)Seychelles浮标位于马达加斯加岛北部浅水海域, 海浪模拟值拟合度较高, 相关系数达到0.9771, 均方根误差仅为0.120 6 m, 表明模型可以合理模拟近岸海浪。

图3 浮标观测与WWⅢ模拟有效波高对比图

注: a: BD11; b: BD14; c: Seychelles

2.3.2 卫星验证

由于南印度洋至印尼沿岸, 尤其是印尼近岸处实测海浪数据较少, 采用高精度高覆盖率的Jason-3卫星数据对WWⅢ模型模拟结果进行补充验证, 卫星轨迹分布如图4所示, 验证结果如图5所示, 表3为WWⅢ模拟有效波高与卫星观测有效波高误差表。

表2 WWⅢ模拟有效波高与浮标观测有效波高误差表

观察图5和表3可知: (1)WWⅢ模拟海浪有效波高值与Jason-3卫星观测值整体变化趋势一致, 数据吻合度高, 能很好地模拟出大浪峰值, 166轨道模拟效果最佳, 均方根误差为0.342 9 m, 相关系数达到0.976 5; (2)WWⅢ模拟有效波高值普遍低于卫星观测有效波高值; (3)由于卫星自身原因及靠近陆地区域时, 卫星观测波高存在异常值, 卫星高度计测量出现较大偏差。

图4 Jason-3卫星轨迹分布图

图5 Jason-3卫星观测有效波高值与WWⅢ模拟有效波高观测值对比图

注: a: 001轨道; b: 014轨道; c: 051轨道; d: 090轨道; e: 153轨道; f: 166轨道

表 3 WWⅢ模拟有效波高与Jason-3测量有效波高误差表

可以发现, 浮标及卫星验证结果均显示: WWⅢ模型设置合理, 模拟结果与实测值验证良好, 可以被用于模拟印度洋海域的海浪场, 并进一步对海浪特性开展研究。

3 咆哮西风带影响下印尼沿岸海浪特性

本节中, 将采用WWⅢ模型的谱分割技术(WaveSEP)实现风浪和涌浪成分的分离, 并据此绘制混合浪、风浪和涌浪分布图, 以研究印尼沿岸的海浪分布特征。此外, 还将选取不同控制点进行二维海浪谱的输出, 以研究咆哮西风带影响下印尼沿岸的海浪能量分布特性。

WWⅢ为实现以上划分方法, 引入风浪系数, 进行

3.1 海浪分布特性

为研究咆哮西风带单独作用下的印尼沿岸海浪特性, 取印尼沿岸不受气旋影响的代表时段2017年3月15日至21日(气旋“Caleb”来临前)进行计算。无气旋期间, 印度洋处于春季季风转换期, 海表定向风速较小, 印尼沿岸(7°S以北)盛行西北风, 离岸(10°S以南)盛行东南风, 印尼沿岸海浪相对稳定, 海浪分布相似, 波高等值线沿岸线向西南方向平行递增, 分布较为均匀。图6为无气旋期间代表时刻印尼沿岸海表风场、混合浪场、风浪场、涌浪场, 图中, 矢量箭头分别表示风速大小和海浪有效波高, 比例尺如图所示,10表示海表10 m高度风速, SWH表示海浪有效波高。

图6 2017年3月19日0时印尼沿岸海表风场、混合浪场、风浪场及涌浪场

注: a: 风场; b: 混合浪场; c: 风浪场; d: 涌浪场

从图6可看出印尼近岸海域盛行西南向海浪, 南向涌浪占主导地位, 7°S以北的沿岸海域存在较小的西北向风浪, 10°S以南为涌浪波高大值区, 出现大面积无风浪区。

3.2 谱能量分布特性

对印尼沿岸海浪二维海浪谱能量分布特性开展研究有助于进一步揭示咆哮西风带的影响。选取多个控制点(如图7所示)绘制二维海浪能量密度谱, 各点的坐标及水深见表4。

图8至图14分别为无气旋期间各控制点处海浪能量密度谱, 图中坐标系采用笛卡尔坐标系, 径向表示频率, 单位为Hz, 间隔0.1, 圆心箭头指向表示风向, 箭头长短表示风速大小, 色标及等值线表示能量谱密度, 单位为m2/(°·Hz),s表示混合浪有效波高,10表示距海表10 m高度处风速。

图7 控制点位置示意图

注: 图中蓝色线为气旋“Caleb”的路径, 红色点为控制点

表4 控制点的位置及水深表

无气旋期间, 各控制点能量分布变化较小, 涌浪能量及分布区域较为稳定, 当地风速较大时, 风浪能量有所增强。图8和图9分别为近岸深水点P1和P2的二维海浪能量密度谱, P1和P2点海浪谱含有3—4个峰值, 能量波动主要来自于第一象限, 风向多变, 最大能量峰值均处于80°附近, 60°—80°范围内包含多个涌浪成分, 涌浪能量占主导地位, 呈较为明显的涌浪特性。P2点水深大于P1点, 同时刻下P2点海浪能量高于P1点, P2点风速增强时风浪能量有所增大。

图8 P1点二维海浪能量密度谱

图9 P2点二维海浪能量密度谱

图10至图11为无气旋期间印尼沿岸浅水点P3、P4和P5点的二维海浪能量密度谱, 观察这三点的海浪谱发现三点的海浪能量明显低于深水点, 三点的能量分布也有一定的区别, 主要为: (1)P3、P4两点海浪谱的能量分布较为类似, 能量波动主要来自于第一、二和四象限, 海浪谱包含3—7个峰值, 60°—110°范围内包含多个涌浪成分, 10°附近均存在一个较小的能量峰值, P4点相对明显, 最大能量峰值位于80°—90°之间, 风向与浪向夹角较大, 呈较为明显的涌浪特性。(2)P5点位于有掩护浅水域, 同时期海浪谱能量低于P3和P4点, 能量谱为双峰, 峰值方向一致, 能量密度等值线从坐标系原点沿东(0°)呈辐射状散开, 能量波动主要来自于第一、四象限, 该点风速较小, 涌浪能量占主导地位, 涌浪能量集中区位于0°附近。

图10 3月18日0时P3、P4、P5三点的二维海浪能量密度谱

图11 3月19日0时P3、P4、P5三点的二维海浪能量密度谱

图12和图13为无气旋期间A2和A3点二维海浪能量密度谱, A2和A3点分别位于气旋路径左右两侧max处, 观察图12和13, A2和A3点能量谱的能量分布十分相似, 包含1—2个峰值, 能量波动主要来自于坐标系上半部分, 涌浪能量占主导地位, 涌浪能量集中分布在60°—90°范围, 涌浪有效波高最大值为3.49m。

综上所述, 咆哮西风带单独作用下, 印尼沿岸盛行南向和西南向浪, 有效波高等值线向东北方向递减, 南向涌浪表现突出, 风浪较小, 其海浪谱分布特性按水深可分为两种情况: (1)深水海域: 海浪能量谱为多峰, 且水深越大能量越高, 能量波动发生于坐标系上半部分, 呈现向北传递的特性, 涌浪成分较为复杂, 60°—90°范围内涌浪能量占主导地位。(2)沿岸浅水海域: 由于受近岸地形及浅水因素的影响, 海浪成分较深水更为复杂, 能量谱包含多个峰值, 开敞海域在90°附近的涌浪能量占主导地位, 有掩护海域在0°附近涌浪能量占主导地位。

4 咆哮西风带和热带气旋联合作用下印尼沿岸海浪特性

4.1 海浪分布特性

为研究热带气旋对印尼沿岸致灾海浪的影响, 选取典型气旋“Caleb”作用期间(3月22日至28日)为研究时段, 研究咆哮西风带和热带气旋联合作用下印尼沿岸海浪特性。“Caleb”作用期间, 印尼沿岸(10°S以北)盛行西北向风, 10°S以南盛行东南向风, 气旋沿东南方向移动, 达到最大风速后向西移动, 图14为3月23日12时南印度洋海表风场和混合浪场, 气旋附近风场顺时针偏转, 路径左侧海浪方向不变, 仍为东南向浪, 右侧海浪由东南方向顺时针偏转。

图12 3月19日0时A2和A3点密度谱

图13 3月20日0时A2和A3点密度谱

图14 3月23日12时南印度洋海表风场、混合浪场

注: a: 风场; b: 混合浪场, 图中比例尺分别为风速和有效波高

图15至图17为气旋“Caleb”作用期间印尼沿岸海表风场、混合浪场、风浪场及涌浪场图, 观察可知, 气旋作用过程中, 气旋附近局部海域海浪分布受到影响, 出现风浪大值区和无涌浪区, 远离气旋中心的近岸海域仍盛行南向和西南向海浪, 南向涌浪突出, 具体表现为:

图15 3月22日0时印尼沿岸海表风场、混合浪场、风浪场及涌浪场

注: a: 风场; b: 混合浪场; c: 风浪场; d: 涌浪场

图16 3月23日0时印尼沿岸海表风场、混合浪场、风浪场及涌浪场

注: a: 风场; b: 混合浪场; c: 风浪场; d: 涌浪场

图17 3月24日0时印尼沿岸海表风场、混合浪场、风浪场及涌浪场

注: a: 风场; b: 混合浪场; c: 风浪场; d: 涌浪场

22日, 气旋“Caleb”处于热带低气压状态, 风作用强度相对较小, 混合浪最大波高为3.23 m, 气旋中心左侧风浪明显高于右侧, 且左侧为涌浪低值区, 左侧风浪向北传播, 形成涌浪大值区, 南向涌浪均匀分布整个印尼沿海海域。

23日, 气旋等级加强, 向东南方向移动, 气旋附近混合浪方向发生顺时针偏转。气旋中心左侧东南向混合浪波高有所增强, 最大波高可达4.45 m, 盛行东南向风浪, 最大风浪波高约4.4 m, 出现较大范围的涌浪低值区, 涌浪低值区北部海域为涌浪高值区, 最大涌浪波高为2.82 m; 气旋中心右侧盛行西北向风浪和南向涌浪, 风浪波高值较大, 受苏门答腊岛地形的影响, 南向涌浪传播至近岸地区产生局部反向传播的现象。

24日, 气旋强度进一步增大, 向东南方向移动, 最大持续风速达23.15 m/s, 气旋中心左侧海域北部仍为涌浪高值区, 气旋中心右侧盛行西北向风浪, 且向南进一步传播产生西北向涌浪, 从而出现大范围反向涌浪区域。

4.2 谱能量分布特性

图18至图21分别为气旋“Caleb”作用期间气旋路径附近及印尼沿岸各控制点处的二维海浪能量密度谱, 图中各参数同上文所述。

图18为气旋“Caleb”作用期间A1至A4点二维能量密度谱, A1和A4分别位于气旋“Caleb”路径左右两侧距气旋中心5倍最大风圈半径处(5max), A2和A3分别位于气旋“Caleb”路径左右两侧距气旋中心最大风圈半径处(max)。观察四点的海浪谱发现气旋作用期间四点海浪谱能量升高, 海浪谱为多峰, 涌浪成分较为复杂, 路径左侧风速大, 风浪能量占优, 路径右侧涌浪能量突出, 具体表现为:

(1) 气旋靠近时(图18a至d), A1和A2点能量谱为双峰, 峰值频率相近, 峰值方向相反, 能量波动主要来自于第二象限, 风向与浪向相近, 波动能量几乎全部由120°附近风浪提供, 270°附近存在能量波动较小的涌浪成分。A3点海浪谱为双峰, 峰值频率相近, 方向相反, 能量相当, 270°附近涌浪能量最高, 145°附近风浪能量次之。A4点海浪谱包含3个峰值, 100°和280°附近两个峰值能量相近, 峰值频率相近, 方向相反, 风向与浪向夹角较大(>90°), 涌浪能量主导。

(2) 气旋到达时(图18e至h), A1和A2点海浪谱包含3个峰值, 风向与浪向相近, 120°附近风浪能量仍占主导地位, 270°附近涌浪能量削弱, 60°附近出现新的能量较小的涌浪成分, 谱峰频率约为0.045 Hz。A3点海浪谱包含5个峰值, 风向与浪向相近, 270°附近涌浪能量削弱, 120°附近风浪能量占优, 60°附近及第三象限出现多个能量较小的涌浪成分。A4点风向与浪向夹角较小, 海浪谱为双峰, 100°附近风浪与280°附近涌浪能量相当, 峰值频率相近, 方向相反。

(3) 气旋远离时(图18i至l), A1和A2点风浪能量峰值减小, 能量集中区顺时针偏转, 第一象限海浪波动增强, 60°附近涌浪能量升高, 涌浪能量占优。A3和A4点风向与浪向夹角较大(>90°), 涌浪能量主导, 60°附近及100°附近能量较高, 第三象限存在多个能量较小的涌浪成分。

图18 3月23至24日A1至A4点二维海浪能量密度谱

图19至图21为气旋“Caleb”作用期间P3、P4和P5点的二维海浪能量密度谱, 观察三点的能量谱, 并与无气旋期间海浪谱(图10和图11)进行对比, 得到各点能量谱分布特性。

由图19可知, 气旋靠近时, P3点海浪能量降低, 海浪谱包含2—4个峰值, 能量集中区顺时针偏转, 0°—30°范围风浪能量显著增强, 100°附近涌浪能量仍占主导地位。气旋远离时, 能量波动范围由整个坐标系逆时针缩减至坐标系上半部分, 风浪能量聚集区逆时针偏转, 且随风速减小逐渐降低, 60°—90°范围涌浪波动成分增加, 各成分能量较无气旋期间有所削减, 峰值方向相近, 峰值频率相差较大。

图19 P3点二维海浪能量密度谱

观察图20, 气旋靠近时, P4点海浪谱为双峰, 峰值方向相差约70°, 峰值频率相近, 约0.08~0.13 Hz, 与无气旋期相比, 能量集中区也发生顺时针偏转, 0°附近海浪波动增强, 风浪能量高于涌浪成分, 最大风浪有效波高达到1.63 m。气旋远离时, P4点海浪谱峰值数量增加(含4个峰值), 小频率海浪成分增加, 能量增大, 能量集中区逆时针偏转(向60°—90°范围偏转), 0°附近波动能量逐步削减, 60°—90°涌浪能量占主导地位。

观察图21, 气旋作用期间, P5点海浪谱能量分布变化很小, 海浪谱包含1—2个峰值, 风速变化较小, 最大风速为4.5 m/s, 海浪有效波高相对较小, 最大波高为0.87 m, 能量集中区仍为0°附近, 峰值频率相近。气旋靠近时, 第四象限能量波动增强, 出现较小的风浪波动能量, 气旋离开时, 出现小频率海浪成分, 风浪能量占主导地位。

图20 P4点二维海浪能量密度谱

图21 P5点二维海浪能量密度谱

综上所述, 咆哮西风带和热带气旋联合作用下, 按照与气旋的相对位置有以下结论: (1)气旋附近海域海浪显著增强, 浪向呈顺时针旋涡状, 路径两侧形成两个闭合有效波高等值线圈。气旋靠近时, 路径左侧为涌浪低值区, 东南向风浪主导, 风浪能量集中分布于120°附近, 涌浪能量很低; 路径右侧西北向风浪和南向涌浪并存,max处风浪集中分布于120°附近, 290°附近存在较小的涌浪能量, 5max处风浪能量集区偏转至300°附近, 90°附近涌浪能量突出。气旋远离时, 路径左侧风浪逐渐削减, 涌浪主导, 120°附近风浪能量有所削减, 60°附近涌浪能量突出, 路径右侧西北向风浪和南向涌浪并存, 随风速减小, 风浪能量逐渐消散, 60°和100°附近涌浪能量突出。(2)远离气旋的近岸浅水处仍盛行西南向浪, 有效波高有所增加, 有掩护海域0°附近涌浪能量始终占主导地位, 风速较大时, 风浪能量有所增强; 气旋靠近时, 开敞海域风浪涌浪能量相当, 风浪集中分布于0°附近, 涌浪能量分布于60°—90°附近, 气旋远离时, 风浪能量削弱, 60°—90°范围内涌浪成分增加, 能量增强。

5 结论

本文采用三级嵌套WWⅢ模型模拟热带气旋和咆哮西风带作用下印尼沿岸灾害性海浪, 并分析其海浪组成及传播特性, 主要结论如下:

(1) 无气旋时, 印尼沿岸盛行南向和西南向海浪, 有效波高等值线沿东北方向平行递减, 西南向涌浪占主导地位, 风浪相对较小。对于印尼沿岸海域, 其深水区域海浪能量呈现向北传递的特性, 海浪能量谱为多峰, 能量波动发生于坐标系上半部分, 60°—90°范围内涌浪能量突出。近岸浅水海域能量谱为多峰, 海浪成分较深水复杂, 能量波动范围为整个坐标系, 开敞海域在60°—90°范围内的涌浪能量占主导地位, 有掩护海域在0°附近涌浪能量占主导地位。

(2) 气旋作用期间, 气旋附近海浪呈顺时针旋涡状, 路径两侧有效波高等值线呈闭合线圈外扩减小, 路径左侧东南向风浪显著增强, 为涌浪低值区, 左侧风浪北传形成涌浪高值区, 路径右侧西北向风浪和南向涌浪并存。对于气旋附近深水海域: 路径左侧东南向风浪能量先增强后减小, 峰值分布在110°—130°范围, 60°附近涌浪能量先减小后增大并占主导地位, 路径右侧西北向风浪和南向涌浪并存, 风浪能量集中区顺时针偏转至300°附近并逐渐减小, 涌浪峰值逐渐向60°—90°转移, 涌浪成分增加, 能量突出。对于近岸浅水海域: 海浪成分较为复杂, 能量较深水点低, 能量波动范围较广, 开敞海域在气旋靠近时, 风浪涌浪能量相当, 风浪集中分布于0°附近, 涌浪能量分布于60°—90°附近, 气旋远离时, 风浪能量削弱, 60°—90°范围内涌浪成分增加, 能量增强, 有掩护海域涌浪在0°附近始终保持较高的能量, 当地风速较大时, 风浪能量增强。

本文对印尼沿岸的风涌浪传播特性及海浪谱开展研究, 结果显示现阶段WWⅢ模型的谱分割技术应用于气旋强风区内时仍有一定的局限性, 今后对于风浪和涌浪的分离机理仍需进一步的深入研究。

[1] 周加杰, 曹兵, 李汉渤. 印尼爪哇岛面临印度洋海域波浪特性及防波堤施工技术分析[J]. 中国港湾建设, 2014, (4): 17-20. Zhou Jiajie, Cao Bing, Li Hanbo. Analysis of wave characteristics facing Indian Ocean sea area and brea­kwater construction technical for Java inland, Indo­nesia[J]. China Harbour Engineering, 2014, (4): 17-20.

[2] Nugraheni I R, Wijayanti D P, Sugianto D N, et al. Study of inundation events along the southern coast of Java and Bali, Indonesia (case studies 4-9 June 2016)[J]. IOP Conference Series: Earth and Environmental Scie­nce, 2017, 55: 012014.

[3] 陈汉宝, 张先武, 高峰. 印度尼西亚ADIPALA海岸水文与泥沙条件分析[J]. 水道港口, 2013, 34(5): 369- 375. Chen Hanbao, Zhang Xianwu, Gao Feng. Analysis on coastal hydrodynamics and sediment condition of ADIPALA Indonesia[J]. Journal of Waterway and Harbor, 2013, 34(5): 369-375.

[4] 王晋, 俞武华, 夏艳军, 等. 印尼ADIPALA海域较长周期波浪统计特征分析[J]. 海洋工程, 2018, 36(5): 108-113. Wang Jin, Yu Wuhua, Xia Yanjun, et al. Statistical analysis of long-period waves based on wave data measured at ADIPALA of Indonesia[J]. The Ocean Engineering, 2018, 36(5): 108-113.

[5] 吴爱清, 俞武华, 夏艳军, 等. 印尼ADIPALA海域较长周期波浪谱分析[J]. 水运工程, 2018, (8): 4-8. Wu Aiqing, Yu Wuhua, Xia Yanjun, et al. Spectral ana­lysis of long period waves at ADIPALA of Indonesia[J]. Port and Waterway Engineering, 2018, (8): 4-8.

[6] Habibie M N, Permana D S. Simulasi gelombang ekstrim akibat swell di Indonesia Menggunakan model WAVEWATCH-III[J]. Jurnal Meteorologi dan Geo­fi­sika, 2013, 14(2): 99-108.

[7] 许跃, 郑崇伟, 张仲, 等. “21世纪海上丝绸之路”的海洋环境研究——印度洋海表风速变化趋势[J]. 海洋开发与管理, 2018, 35(2): 78-81. Xu Yue, Zheng Chongwei, Zhang Zhong, et al. Ocean environment of the ‘21st Century Maritime Silk Road’: long term changing trend of surface wind speed in India Ocean[J]. Ocean Development and Management, 2018, 35(2): 78-81

[8] 郑崇伟. 全球海域大风频率精细化统计分析[J]. 广东海洋大学学报, 2013, 33(6): 77-81. Zheng Chongwei. Statistics of gale frequency in global oceans[J]. Journal of Guangdong Ocean University, 2013, 33(6): 77-81.

[9] 苏勤, 杨艳, 郑崇伟. 印度洋-南海海域海表风场的时空分布特征[J]. 海洋开发与管理, 2014, 31(5): 51- 53. Su Qin, Yang Yan, Zheng Chongwei. Temporal and spatial distribution of surface wind fields in the Indian Ocean and south China sea[J]. Ocean Development and Management, 2014, 31(5): 51-53.

[10] Hastenrath S, Polzin D. Dynamics of the surface wind field over the equatorial Indian Ocean[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2004, 130(597): 503-517.

[11] Zheng C W, Li C Y. Propagation characteristic and intraseasonal oscillation of the swell energy of the Indian Ocean[J]. Applied Energy, 2017, 197: 342-353.

[12] Zheng C W, Li C Y. Analysis of temporal and spatial characteristics of waves in the Indian Ocean based on ERA-40 wave reanalysis[J]. Applied Ocean Research, 2017, 63: 217-228.

[13] Bhowmick S A, Kumar R, Basu S, et al. Improvement in wave forecast using data assimilative coastal wave model[J]. Indian Journal of Geo-Marine Sciences, 2009, 38(2): 142-150.

[14] Kumar R, Bhowmick S A, Ray S, et al. Improvement in predictability of waves over the Indian Ocean[J]. Na­tural hazards, 2009, 49(2): 275-291.

[15] Arinaga R A, Cheung K F. Atlas of global wave energy from 10 years of reanalysis and hindcast data[J]. Renewable Energy, 2012, 39(1): 49-64.

[16] Samiksha S V, Vethamony P, Aboobacker V M, et al. Propagation of Atlantic Ocean swells in the north Indian Ocean: a case study[J]. Natural Hazards & Earth System Sciences, 2012, 12(12): 3605-3615.

[17] Sabique L, Annapurnaiah K, Balakrishnan Nair T M, et al. Contribution of Southern Indian Ocean swells on the wave heights in the Northern Indian Ocean—A mo­de­ling study[J]. Ocean Engineering, 2012, 43: 113-120.

[18] Mavume A F, Rydberg L, Rouault M, et al. Climatology and landfall of tropical cyclones in the south-west Indian Ocean[J]. Western Indian Ocean Journal of Marine Science, 2009, 8(1): 15-22.

[19] Bhowmick S, Kumar R, Chaudhuri S, et al. Swell propagation over Indian Ocean Region[J]. International Journal of Ocean & Climate Systems, 2011, 2(2): 87-99.

[20] Sandhya K G, Nair T M B, Bhaskaran P K, et al. Wave forecasting system for operational use and its validation at coastal Puducherry, east coast of India[J]. Ocean Engineering, 2014, 80(1): 64-72.

[21] Swain J, Umesh P A, Balchand A N, et al. Wave Hindcasting Using WAM and WAVEWATCH III: A comparison study utilizing Oceansat-2 (OSCAT) winds[J]. Journal of Oceanography and Marine Research, 2017, 5(3), doi: 10.4172/2572-3103.1000166.

[22] 郑崇伟, 林刚, 邵龙潭. 孟加拉湾一次热带气旋过程的海浪场模拟分析[J]. 海洋学研究, 2013, 31(4): 26-31. Zheng Chongwei, Lin Gang, Shao Longtan. Analysis of wave field caused by tropical cyclone in the Bay of Ben­­gal[J]. Journal of Marine Sciences, 2013, 31(4): 26-31.

[23] Ardhuin F, Rogers E, Babanin A V, et al. Semi-em­pirical dissipation source functions for oceanwaves: part I: definition, calibration and validation[J]. Journal of Physical Oceanography, 2010, 40(9): 1917-1941.

[24] Hanson J L, Phillips O M. Automated analysis of ocean surface directional wave spectra[J]. Journal of Atmo­spheric & Oceanic Technology, 2001, 18(2): 277-293.

Simulation study of disastrous waves along Indonesia coasts

XU Fu-min1, 2, YU Mao-ling2, MIAO Qi2

(1. Key Laboratory of Coastal Disaster and Defense, Ministry of Education, Hohai University, Nanjing 210098, China; 2. College of Harbor, Coastal and Offshore Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China)

Indonesian coastal areas are vulnerable to cyclone disasters and the Roaring Forties swells. However, the insufficient understanding on the characteristics and propagation mechanisms of disastrous waves (especially swells), which endanger the construction and protection of coastal structures, remains a problem. Through the third-generation wave model WAVEWATCH Ⅲ, the present study established a multiple-nested wave model, using the Cross-Calibrated Multi-Platform Ocean Surface Wind Velocity (CCMP) wind as the forcing wind to simulate disastrous waves under the Roaring Forties and tropical cyclones along Indonesia coasts, where the distribution and propagation were studied. Results show the following: (1) When solely under the effect of the Roaring Forties, Indonesia coasts are prevailed by southern and southwestern waves and significant wave height decreases in parallel in the northeast direction. With wave spectrum being monomodal and southwestern swells dominating, spectrum energy accumulates within 60° to 90° and passes toward north. (2) While being simultaneously affected by the Roaring Forties and tropical cyclones, a low-value area of swells appears in the left side of the cyclone track, and the area is dominated by the southeastern wind sea, of which the energy accumulates around 110° and 130°. Northwestern wind sea and southern swells co-exist in the right side of the cyclone track with dominating swells. Wind sea energy accumulates around 210°, whereas swell energy accumulates within 60° and 90°. Waves in shallow water are mainly composed of swells with wave energy accumulating around 60° to 90°. In the sheltered area, the peak of the swell energy falls around 0°.

WAVEWATCH Ⅲ; the Roaring Forties; tropical cyclone; swell; wave spectrum

Jul. 5, 2019

[National Natural Science Foundation of China, No. 51920105013; Key Laboratory of Coastal Disaster and Defence of Ministry of Education, Hohai University, No.201910]

P731.33

A

1000-3096(2020)02-0022-14

10.11759/hykx20190705001

2019-07-05;

2019-09-03

国家自然科学基金项目(51920105013); 河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室开放基金项目(201910)

徐福敏(1967-), 女, 天津人, 教授, 博士, 主要从事海岸海洋水动力研究, E-mail：fmxu@hhu.edu.cn; 俞茂玲,通信作者, E-mail: ymlfighting@163.com

(本文编辑: 丛培秀)